基于沙戈荒新能源送出特性的特高压工程知识图谱构建技术研究

为了解决直流系统中工况变动及负载变更条件下造成的故障电弧识别准确率低的问题,提出了一种基于自适应噪声的完全集合经验模态分解-希尔伯特（complete ensemble empirical mode decomposition with adaptive noise-Hilbert transform, CEEMDAN-HT）包络谱和堆叠自编码器（stacking automatic encoder,SAE）的直流串联故障电弧诊断方法。首先参考雄安高铁站区直流系统典型负载搭建含混合负载的直流串联故障电弧实验平台,采集多工况下的电流信号并建立故障电弧数据库。其次采用CEEMDAN对原始信号进行分解得到多个固有模态函数（intrinsic mode function,IMF）,然后进行HT变换Hilbert transform）分析包络谱,组成首尾相接的高维特征样本,最后将样本输入SAE模型中学习特征,实现变负载下的直流故障电弧识别。实验结果表明：该方法能够很好地发挥CEEMDAN-HT从原始信号中提取故障电弧特征和SAE无监督学习的能力,不需要人工设置阈值即可准确识别故障电弧并进行负载分类,平均准确率可达98.9%。     

“锚点”探究教学法的创新实践

结合教学实践研究“锚点”探究教学法在“电子技术基础”课程的应用,旨在以学生感兴趣的问题为基础,着力培养学生学习的主动性,将学习过程转化为在教师引导下的“再创造”过程。通过“引锚-探锚-固锚-省锚-悟锚”开展新型开放式的教学模式研究,实现单稳态触发器教学内容的一体化设计,引导学生自主建构知识体系,提升其电路分析、设计和应用实践能力。     

卷积神经网络加速器中SEU的评估与加固研究

AI加速器在空间探索应用时需要考虑到空间辐射环境下SEE引发的软错误。在AI加速器设计过程中,需要对其SEE容错能力和可靠性进行评估,本文对Lenet-5的加速器进行了SEU故障注入,提出了一种从网络结构与电路模块映射的角度进行统计评估的方法。实验结果证明,在神经网络中,由于AI加速器计算数据大的特点,发生在权重和特征图的SEU错误在传播过程中有可能会被池化层屏蔽掉,SEU错误发生在靠近输出的层级比靠近输入的层级更容易导致识别准确率的下降。此外,实验还发现,在加速器电路模块映射中,负责产生使能信号和地址控制信号的控制单元CTRL比处理单元PE和存储单元MEM更容易被SEU错误所影响,严重时会影响加速器的正常运行。最后本文针对评估结果,进行了STMR加固措施对CTRL进行了加固,相比于FTMR,极大地减少了面积开销。     

基于改进混合粒子群算法和匹配理论的无人机电力巡检卸载策略

无人机搭载深度神经网络进行自主电力巡检时由于受到设备本身计算能力、电池容量、深度神经网络计算负载的限制,无法独立处理巡检任务中产生的海量图像数据。为解决该问题,提出了一种基于改进混合粒子群算法和匹配理论的无人机电力巡检卸载策略,该策略将系统成本最小化问题分解为深度神经网络计算任务协同分割和边缘服务器选择两个子问题。针对协同分割子问题,基于深度神经网络计算任务的执行流程提出了一种错时传输方法,通过改进混合粒子群算法求解多无人机任务协同分割层。针对边缘服务器选择子问题,定义无人机与边缘服务器各自偏好函数,根据偏好函数通过匹配理论建立两者间的稳定匹配,得到边缘服务器选择策略。仿真结果表明,与其他卸载策略相比,所提策略能有效降低无人机能耗和计算任务处理时延,促进边缘服务器负载均衡。     

基于最大转子储能的风电场风机变利用率的 有功功率分配策略优化

风机采用最大功率追踪控制时无功率备用量,当系统供需发生变化时,易对系统稳定性造成较大影响。提出了一种风场变利用率的有功功率分配策略,在满足系统调度命令的同时,减少风能的损失,提高风能利用率。考虑到风场的尾流效应,所提方案通过改变每台风力机的利用率来控制风机的有功功率输出。其中,每台风力机的利用率根据其自身转速而自适应调整。当风机转速较高时,风力机的利用率则较高。当风机转速较低时,则降低风力机的利用率,这样风电场可存储更多的旋转动能,可在系统需要时释放回系统。通过在基于双馈风机的风电场中对所提变利用率策略进行研究,结果表明,在满足调度需求的同时,所提控制策略比传统的等利用率方案更加节能。     

基于毫米波雷达的数字信号处理综合实验

本文以毫米波雷达和DSP开发板为主要器件设计了基于雷达的手势感应控制综合实验案例,采用工程实践和生活生产中的实际器件取代专用器材,覆盖信号的产生、采集、处理和使用等各个环节,增强运用数字信号处理分析解决实际问题的能力。探索了以工程项目的方式组织综合实验的模式,实现了课堂教学与工程实践的有机结合。     

无人机飞控设备环境温度控制装置设计

高海拔下无人机电子设备的正常工作对无人机飞行控制至关重要。针对无人机飞控设备在该环境中受低温影响导致系统故障的问题,设计了一种基于STM32的飞控设备温控系统和壳体,使用多路PT1000传感器对壳体内外温度采集后,结合PID算法,使用定制加热片对壳体内部低温环境进行控制,保证了无人机在低温环境中电子设备工作温度始终维持在-40℃以上的正常工作范围内。试验表明,该控制系统在低温环境中能够完成对壳体内部环境温度控制,且系统的实际功耗约为120W,具有实用性强,功耗低的特点,为飞行高度大于1万米的高空无人机电子设备的工作环境温度控制提供了可靠的解决方案。     

永磁电磁型低速磁悬浮车轨耦合振动抑制新方法EI北大核心CSCD

针对永磁电磁混合磁浮列车静浮实验中遇到的车轨耦合振动问题,首先建立考虑轨道弹性的系统数学模型,分析产生振动的原因,提出了通过设置非线性饱和环节、动态调整饱和阈值来抑制车轨耦合振动的新方法。系统在平衡点附近时通过调整饱和阈值来改变控制输出的幅值特性,逐步消除引起共振的能量,从而达到抑制振动的目的,系统在偏离平衡点时,快速释放饱和环节,进而提升控制器的调节能力和抗干扰能力。     

Mg-Nd-Y-Zr合金的无熔剂保护制备工艺研究

以金属镁、金属钕、镁钇中间合金和镁锆中间合金为原料,进行Mg-Nd-Y-Zr合金的无熔剂制备工艺的研究。通过考察熔炼温度、熔炼时间、合金液静置时间以及浇铸温度等工艺参数对合金收率、合金元素收率以及合金元素偏析程度等技术指标的影响,结合对合金铸态组织结构的研究,确定Mg-Nd-Y-Zr合金的均质纯净化制备工艺条件为:熔炼温度770℃、熔炼时间150 min、物料加入速率50 g/min、保护气中SF6体积分数0.1%、合金液静置时间60 min以及浇铸温度740℃。该工艺条件下,合金收率大于96%,合金元素偏析程度为±(0.05~0.15)%(质量分数),合金元素含量偏差±(0.03~0.10)%(质量分数),合金内部无氧化缺陷,无杂质元素的引入富集。合金中的典型强化相为Mg41Nd5、Mg12Nd及Mg2Y相,呈网状分布,钕和钇元素对合金具有弥散强化作用;锆元素在合金中具有晶粒细化和铁杂质去除的双重作用。